点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达尽管对于机器学习来说，理论是非常重要的内容，但是持续的理论学习多少会有些审美疲劳。今天，我们就试着用代码来简单实现一下逻辑回归，也方便大家更好地理解逻辑回归的原理，以及机器学习模型在实践中是怎么运作的。一、逻辑回归算法步骤简述构建一个逻辑回归模型有以下几步：收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此我们要
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2023-07-22 20:48:31
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1 介绍线性回归与逻辑回归是机器学习中必须要掌握的算法，接下来我会用简洁的语言介绍一下算法的原理。然后是逻辑回归的代码实现，代码中加入了充分的注释以易理解。2 原理2.1 线性回归 线性回归的损失函数如上所示，是预测值与真实值的均方误差，越小越好。（为什么用该式作为损失函数？直观理解，该式子表达的是预测值与真实值总体的差异。也可从概率的角度解释，从极大似然估计的最大化目标，推导得到最小化该目标，这
逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。秉持着精益求精的工匠精神不断对笔记进行修改和改进，本着开源精神帮助大家一起学习。欢迎大家在阅读的过程中提出修改建议，我会非常感激。如果文章有帮助的话，希望能点个赞。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称
文章目录逻辑回归原理逻辑回归的主要参数逻辑回归的流程逻辑回归的损失函数梯度下降算法基于链式法则的梯度计算向量化实现梯度计算逻辑回归代码实现获取二分类数据定义初始化模块定义损失函数及梯度定义梯度下降算法定义预测模块定义逻辑回归模型运行模型总结 逻辑回归原理逻辑回归主要用于解决二分类问题，给定一个输入样本，输出该样本属于1对应类别的预测概率 。 与线性回归相比，逻辑回归增加了非线性函数，如Sigmo
逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为
1. 写在前面本文主要针对一个简单的机器学习算法逻辑斯蒂回归模型进行相关的讲解。主要内容包括：逻辑斯蒂回归模型定义及来源、二项逻辑斯蒂回归模型形式与推导、二项逻辑斯蒂回归模型的参数估计与多项逻辑斯蒂回归模型推广。2. 逻辑斯蒂回归模型定义及来源逻辑斯蒂回归模型主要是来源于逻辑斯蒂分布与逻辑斯蒂函数。当然，如果换一个名字，你对它应当相当熟悉，那就是sigmoid函数。它的形式如下： 而逻辑斯蒂回归模
# Java逻辑回归模型
逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它通过将特征的线性组合通过一个sigmoid函数映射到概率输出，以进行分类预测。本文将介绍如何在Java中实现逻辑回归模型，并提供代码示例。
## 逻辑回归模型
逻辑回归模型假设特征与概率之间存在线性关系，并通过sigmoid函数将线性组合映射到[0, 1]区间，表示某个样本属于某个类别的概率。sigmoid函数定
原创
2023-07-19 06:11:13
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学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict来让顺序变成有序2.数据集转成Pandas的二维数据结构进行处理如何实现逻辑回归1.提取出特征和标签提取出某一
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y
Logistic回归1 逻辑回归原理1.1 线性回归1.2 逻辑回归2 具体过程2.1 构造预测函数2.2 构造损失函数J(θ）2.3 采用梯度下降算法minJ(θ)2.4 采用向量化进行优化3 python实现逻辑回归 1 逻辑回归原理逻辑回归与线性回归本质上来说是类似，相较线性回归来说只是多了一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数）。1.1 线性回归机器学习最通俗的解释就是让机器
logistic Regression（逻辑回归）是一种概率线性模型，主要用来解决判别概率问题，即用于对样本进行分类。一、逻辑回归与线性回归 在线性回归模型中，主要是训练出输入x与输出y的一个映射关系，输出一般是连续的，模型形如 在逻辑回归模型中，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但是输出一般是离散的，也就是输出是有限个值。例如，其值域可以只有两个值{0, 1}，这两个值可以表示
逻辑回归在之前的课程中我们已经学习接触过相关的回归模型了，我们知道回归模型是用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程（为了更好理解本节后面的讲解到的sigmod函数，下
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2023-08-06 00:53:28
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一、定义二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。二、模型理论 极大似然估计 &n
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2021-09-08 13:23:00
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在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"输出为离散型变量"这样的需求, 比如给定特征预测是否离职(1表示离职, 0表示不离职). 显然这时不能直接使用线性回归模型, 而逻辑回归就派上用场了.1. 逻辑回归引用百度百科定义逻辑(logistic)回归, 又称l
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2023-08-09 17:07:59
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逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的
一、概述1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归 Logistic回归是分类方法，利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。2、sigmoid函数 如果我们有合适的参数列向量θ([θ0,θ1,…θn]^T)
逻辑回归模型逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。逻辑回归模型是用于分类的算法，不作回归算法使用。1.表达P（y=1|x;）表示的就是将因变量预测成1（阳性）的概率，具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率，而是该条件
逻辑回归：logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。线性模型：通过特征的线性组合预测的函数。其一般向量格式为： 线性模型具有较好的可解释性，w表示不同特征对标签预测的重要性。（2）原理：本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把
2、逻辑(logistics)回归逻辑回归可以进行二分类和多分类，下面分别进行讨论：1）二项逻辑回归（二分类） 假如我们现在需要对一类物品进行二分类，首先根据物品的多个特征，然后将物品的多个特征进行线性组合，这和我们上面讨论的多元线性模型有点类似。只是我们现在不是需要拟合平面（空间）上的点，而是需要将平面（空间）上的不同类别的点区分开来。 多元线性模型为：h(x)=a0+a1x1+a2x2+…
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2023-08-25 19:46:29
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